基于Transformer的MATLAB时间序列预测实战

1. 项目概述：基于Transformer的时间序列预测

时间序列预测是工业界和学术界长期关注的核心问题，从股票价格预测到设备故障预警都离不开这项技术。传统方法如ARIMA在处理非线性关系时表现有限，而深度学习模型特别是Transformer架构，凭借其强大的序列建模能力，正在这个领域展现出巨大潜力。

这个MATLAB项目实现了一个完整的Transformer编码器解决方案，专门针对多输入多输出(MIMO)时间序列预测任务。与常见实现不同，我们特别设计了以下特性：

• 端到端流程：从数据模拟到模型评估的全套工具链
• 工业级交互：可视化参数配置和训练过程控制
• 稳定训练机制：集成多种正则化技术防止过拟合
• 详尽评估：包含8种可视化分析和7种量化指标

提示：本项目使用MATLAB 2022b及以上版本开发，完整代码已通过严格测试，可直接用于实际工业场景。

2. 核心架构设计

2.1 Transformer编码器改造

传统Transformer包含编码器和解码器两部分，但对于预测任务我们发现仅使用编码器就能获得良好效果，同时大幅降低计算复杂度。我们的架构包含以下关键组件：

1. 输入投影层：将原始特征空间映射到模型维度

   matlab复制layers = [
       sequenceInputLayer(featureDim,'Name','in','Normalization','none')
       fullyConnectedLayer(modelDim,'Name','proj')
   ];
   

2. 位置编码：采用正弦/余弦函数注入时序信息

   matlab复制function Z = addSinPosEnc(X)
       % 计算位置编码
       pos = (0:(T-1));
       i = (0:(C-1));
       angle_rates = 1 ./ (10000 .^ (floor(i/2) / C));
       angles = angle_rates(:) * pos;
       
       pe = zeros(C,T,'like',X);
       pe(1:2:end,:) = si